利用PyTorch Profiler实现大模型的性能分析和故障排查
本文介绍PyTorch Profiler结合TensorBoard分析模型性能,分别从数据加载、数据传输、GPU计算、模型编译等优化思路去提升模型训练的性能。最后总结了一些会导致CPU和GPU同步的常见的PyTorch API,在使用这些API时需要考虑是否会带来性能影响。
通过pin_memory 优化 PyTorch 数据加载和传输:工作原理、使用场景与性能分析
在 PyTorch 框架中,有一个看似简单的设置可以对模型性能产生重大影响: pin_memory 。这个设置具体起到了什么作用,为什么需要关注它呢?如果你正在处理大规模数据集、实时推理或复杂的多 GPU 训练任务,将 pin_memory 设为 True 可以提高 CPU 与 GPU 之间的数据传输速度,有可能节省关键的毫秒甚至秒级时间,而这些时间在数据密集型工作流中会不断累积。 你可...
使用PyTorch Profiler进行模型性能分析,改善并加速PyTorch训练
如果所有机器学习工程师都想要一样东西,那就是更快的模型训练——也许在良好的测试指标之后 加速机器学习模型训练是所有机器学习工程师想要的一件事。更快的训练等于更快的实验,更快的产品迭代,还有最重要的一点需要更少的资源,也就是更省钱。 熟悉PyTorch Profiler 在进行任何优化之前,你必须了解代码的某些部分运行了多长时间。Pytorch profiler是一个用于分析训练的一体化工具...
PyTorch 模型性能分析和优化 - 第 6 部分
玩具模型 为了方便我们的讨论,我们使用流行的 timm python 模块(版本 0.9.7)定义了一个简单的基于 Vision Transformer (ViT) 的分类模型。我们将模型的 patch_drop_rate 标志设置为 0.5,这会导致模型在每个训练步骤中随机丢弃一半的补丁。使用 torch.use_definistic_algorithms 函数和 cuBLAS 环境变量 C.....
PyTorch 模型性能分析和优化 - 第 3 部分
这是关于使用 PyTorch Profiler 和 TensorBoard 分析和优化 PyTorch 模型主题的系列文章的第三部分。我们的目的是强调基于 GPU 的训练工作负载的性能分析和优化的好处及其对训练速度和成本的潜在影响。特别是,我们希望向所有机器学习开发人员展示 PyTorch Profiler 和 TensorBoard 等分析工具的可访问性。您无需成为 CUDA 专家即可通过应用....
PyTorch 模型性能分析和优化 - 第 2 部分
获取更多深度学习知识,欢迎关注下方公众号。 名片 动动发财的小手,点个赞吧! 这是有关分析和优化在 GPU 上运行的 PyTorch 模型主题的系列文章的第二部分。在第一篇文章中,我们演示了使用 PyTorch Profiler 和 TensorBoard 迭代分析和优化 PyTorch 模型的过程以及巨大潜力。在这篇文章中,我们将重点关注 PyTorch 中由于使用急切执行而特别普遍...
PyTorch模型性能分析与优化
动动发财的小手,点个赞吧! 训练深度学习模型,尤其是大型模型,可能是一项昂贵的支出。我们可以使用的管理这些成本的主要方法之一是性能优化。性能优化是一个迭代过程,我们不断寻找提高应用程序性能的机会,然后利用这些机会。在之前的文章中(例如此处),我们强调了拥有适当工具来进行此分析的重要性。工具的选择可能取决于许多因素,包括训练加速器的类型(例如 GPU、HPU 或其他)和训练框架。 本文的重...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
pytorch您可能感兴趣
- pytorch构建
- pytorch大规模
- pytorch部署
- pytorch教程
- pytorch损失
- pytorch微调
- pytorch loss
- pytorch嵌入模型
- pytorch特性
- pytorch lightning
- pytorch模型
- pytorch神经网络
- pytorch实战
- pytorch训练
- pytorch学习
- pytorch数据集
- pytorch官方教程
- pytorch代码
- pytorch tensorflow
- pytorch安装
- pytorch卷积
- pytorch卷积神经网络
- pytorch gpu
- pytorch数据
- pytorch源码
- pytorch案例
- pytorch框架
- pytorch学习笔记
- pytorch版本
- pytorch张量